„AI first“ vyskakuje iz chladničky. Jak lze AI uchopit v případě e-shop platformy? (Ivan Potančok)

V rozhovoru se dozvíte:

• 02:40 Co si můžete představit pod AI native platformou?
• 05:35 Dá se e-shop už dnes napojit na nástroje AI a jejich prostřednictvím ho ovládat?
• 11:28 Může mít každý zákazník trochu jinou aplikaci díky AI?
• 14:16 Kam se dnes díky AI native posunul vývoj webu?
• 18:44 Co když něco přestane fungovat?
• 25:03 Jak si vybrat správného dodavatele?
• 31:07 Je dobré poradit se o AI s odborníky?

Administraci může nahradit obyčejná věta

Práce s e-shopem se postupně přesouvá od klasického klikání k ovládání přirozeným jazykem. Namísto otevírání produktů, kopírování údajů a ručních úprav můžete systému říct, aby vzal konkrétní produkt, přeložil ho do jiného jazyka, přenesl FAQ k další položce nebo upravil větší skupinu produktů najednou. Takové možnosti už dnes vznikají přímo v administraci e-shopových platforem.

Důležitou roli při tom hraje MCP, tedy Model Context Protocol. Umožňuje propojit e-shop s nástroji jako ChatGPT, Claude, Gemini či Codex a dát jim přístup k datům a vybraným operacím. Nejde pouze o čtení údajů. Systém může data zapisovat, měnit, překládat, pracovat s obrázky nebo provádět hromadné úpravy, které ještě donedávna musel připravovat programátor.

Vlastní aplikace už nevytvářejí pouze vývojáři

Vestavěný AI asistent postačí na běžné úkoly, technicky zdatnější firmy však mohou jít dál. Pomocí API nebo MCP si dokážou vytvářet vlastní malé aplikace, interní dashboardy či automatizace. Zaměstnanec skladu tak nemusí pracovat v rozsáhlé univerzální administraci, ale může dostat jednoduchou aplikaci vytvořenou přesně pro jeho proces.

Mění se tím i role vývojářů. Stále častěji nevytvářejí vše od začátku, ale pomáhají klientovi správně nastavit řešení, kontrolují kód, řeší bezpečnost a dotahují prototyp do stabilní produkční verze. Pokud klient vytvoří užitečnou funkcionalitu, může se později dostat i do samotné platformy.

Proč stále potřebujeme e-shopové platformy

AI může vyvolávat pocit, že si dnes dokáže vlastní e-shop vytvořit prakticky každý. Velkou část řešení skutečně lze postavit mnohem jednodušeji než v minulosti. Rozdíl však vzniká u posledních procent, která rozhodují o tom, zda systém zvládne reálný provoz, vysokou návštěvnost, napojení na další systémy a několikaletou údržbu.

Za samotným e-shopem je infrastruktura, monitoring, hosting, databáze, bezpečnost a množství služeb, které uživatel při běžném nákupu nevidí. U větších projektů může být napojeno i dvacet externích systémů. To, že aplikace funguje jednomu člověku na lokálním počítači, ještě neznamená, že bez problémů zvládne sezonní kampaň nebo velký nápor návštěvnosti.

Vývoj se zrychlil z týdnů na dny

AI výrazně mění i samotný proces vývoje. Dříve vznikala rozsáhlá zadání, wireframy a desítky či stovky obrazovek ve Figmě. Klient si pak proklikával prototyp, který však stále nepracoval s reálnými daty. Dnes může po prvním workshopu vzniknout přímo funkční řešení v kódu.

Dohodne se například konfigurátor produktu, nákupní poradce, napojení na ceníky nebo specifické B2B zobrazení po přihlášení. Na dalším setkání už může klient tyto funkce používat nad vlastními daty. Také nasazování nových verzí se dramaticky zrychlilo. Zatímco administrace se dříve aktualizovala přibližně jednou za dva týdny, dnes mohou nové funkce přibývat prakticky denně.

Migrace už nemusí trvat měsíce

Velký posun nastal také u migrací. Staré e-shopy často nemají kvalitní API, export nebo dostupnou databázi, což v minulosti znamenalo množství vlastních skriptů, čištění dat a měsíce práce. AI dnes dokáže automatizovat i získávání údajů ze starého systému, zpracovat HTML, převést obsah na nové komponenty a data rovnou obohatit.

U produktových popisů už nemusí jít pouze o obyčejný text. Přenášet lze galerie, obrázky a další obsahové bloky. Současně je možné vytvářet překlady a nové jazykové mutace. U přibližně tisícovky produktů může být celá nová mutace připravena během jediné noci. I proto se migrace, které dříve trvaly měsíce, mohou u vhodného projektu zkrátit na týdny nebo dokonce dny.

Svoboda bez kontroly může být problém

To, že si uživatel dokáže vytvořit vlastní řešení, však přináší nová rizika. Může udělat chybu v datech, neúmyslně změnit ceny, poškodit produkty nebo vytvořit aplikaci, která funguje dnes, ale za rok ji už nikdo neumí opravit. Kromě funkčnosti je potřeba myslet na bezpečnost, GDPR, přístupové údaje, výkon i dlouhodobou údržbu.

Proto zůstávají důležitá testovací prostředí, validace a kontrola před nasazením do ostrého provozu. Klient si může řešení vytvořit sám, ale produkční verze by měla projít kontrolou. Vibe coding je výborný pro prototypování a rychlé ověření nápadu, u kritických systémů však stále dává smysl zkušený člověk, který řešení zkontroluje a bude se o něj umět postarat i později.

Technologický partner by vás neměl uzamknout

Při výběru e-shopové platformy je proto stále důležitější její otevřenost. Základem by dnes mělo být dostupné API. Stále větší význam má také MCP, které umožňuje bezpečně propojovat data s AI nástroji.

Důležitý je také vendor lock in, tedy otázka, zda jste odkázáni pouze na jednoho dodavatele. Firma by měla vědět, zda si může řešení v případě potřeby převzít, dále spravovat nebo napojit na vlastní systémy. Hodně napoví také tempo vývoje platformy. Pokud se dlouhodobě nemění a nepřibývají nové funkce, může být problémem dříve, než se to projeví navenek.

Firemní data by měla být na jednom místě

Jedním z nejdůležitějších témat příštích let může být firemní knowledge base. Firmy mají informace roztroušené v e-mailech, CRM, dokumentech, účetnictví a dalších nástrojích. Pokud je dokážou dostat na jedno dostupné místo, AI nad nimi může vytvářet automatizace, chatboty nebo interní asistenty.

Výsledkem může být centrální firemní asistent, který zná data i procesy a dokáže odpovídat na otázky napříč firmou. Podobně se může měnit i zákaznická podpora. Ticket s chybou nemusí pouze přistát v seznamu úkolů. Agent může problém analyzovat a u některých typů chyb ho rovnou vyřešit.

Neautomatizujte všechno jen proto, že to jde

AI zároveň vytváří prostor pro snižování nákladů, ale ne každé existující řešení má smysl okamžitě nahrazovat. Pokud firma platí za funkční CRM přibližně sto eur měsíčně, vytvoření jeho vlastní kopie může stát mnohem více času a peněz než pokračování v předplatném.

Zajímavější bývají konkrétní opakující se činnosti, například zpracování faktur, vytěžování dokladů nebo administrativní procesy. U jednoho projektu dokázala automatizace snížit náklady přibližně o dva tisíce eur měsíčně. Firmy by si proto měly pravidelně prohlédnout, za co platí softwarům i lidem, a hledat místa, kde automatizace dává skutečný ekonomický smysl.

AI nenahradí zkušenosti ani samotný byznys

Ani nejlepší AI nástroj zatím nenahrazuje roky zkušeností s tím, jak má fungovat B2B e-shop, jakému rozhraní zákazníci rozumějí nebo která řešení už byla otestována na desítkách projektů. AI dokáže velmi rychle vytvořit návrh, ale zároveň může uživatele nasměrovat cestou, která vypadá moderně a technicky funguje, ale z pohledu zákazníka není ideální.

Stejně tak není správným cílem automaticky nahradit všechny vývojáře nebo lidi ve firmě. Majitelé e-shopů se mají stále soustředit především na obchod, produkty a zákazníka. Technologie má práci zrychlovat a snižovat náklady, ne odvádět pozornost od samotného podnikání.

Největší otázkou zůstávají nové byznys modely

AI mění nejen technologie, ale také způsob, jakým se bude software prodávat. Pokud projekt, který dříve trval půl roku, vznikne výrazně rychleji, klasické účtování podle počtu hodin může postupně ztrácet význam. Jednou z cest může být oceňování podle hodnoty, kterou výsledné řešení zákazníkovi přináší.

Přesně předpovědět další dva roky dnes prakticky není možné. Už nyní je však vidět, že se e-commerce trh mění, část e-shopů zaniká a nových vzniká méně. AI pomůže s efektivitou a rychlostí, ale sama nevyřeší otázku, co a komu prodávat. Právě hledání nových fungujících byznys modelů může být nakonec větší výzvou než samotná technologie.